OpenAI के सह-संस्थापक इल्या सुत्सकेवर ने हाल ही में कहा कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के शोधकर्ताओं को मशीन बुद्धिमत्ता को बढ़ाने के लिए नए तरीके खोजने की आवश्यकता है, ताकि मौजूदा सीमाओं को पार किया जा सके।

सुत्सकेवर ने कनाडा के वैंकूवर में आयोजित 2024 न्यूरल इंफॉर्मेशन प्रोसेसिंग सिस्टम्स (NeurIPS) सम्मेलन में एक भाषण दिया, जिसमें उन्होंने कहा कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के पूर्व-प्रशिक्षण का युग समाप्त होने वाला है, और उन्होंने कृत्रिम बुद्धिमत्ता सुपर इंटेलिजेंस के उदय की भविष्यवाणी की।

सुत्सकेवर का मानना है कि बेहतर हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से कंप्यूटिंग शक्ति में वृद्धि की गति अब AI मॉडल प्रशिक्षण के लिए उपलब्ध डेटा की कुल मात्रा को पार कर चुकी है। इस AI शोधकर्ता ने डेटा की तुलना जीवाश्म ईंधन से की, जो अंततः समाप्त हो जाएगा। सुत्सकेवर ने कहा:

“डेटा नहीं बढ़ेगा, क्योंकि हमारे पास केवल एक इंटरनेट है। आप यह भी कह सकते हैं कि डेटा AI का जीवाश्म ईंधन है। इसे किसी न किसी तरीके से बनाया गया है, और अब हम इसका उपयोग कर रहे हैं, और हम डेटा की चोटी पर पहुँच चुके हैं, भविष्य में और अधिक डेटा नहीं होगा - हमें अपने पास के डेटा के साथ काम करना होगा।”

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इस OpenAI के सह-संस्थापक ने भविष्यवाणी की कि एजेंट AI, सिंथेटिक डेटा और तर्क समय की गणना कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अगला विकास दिशा होगी, और अंततः कृत्रिम बुद्धिमत्ता सुपर इंटेलिजेंस के जन्म को बढ़ावा देगी।

AI एजेंट मौजूदा पैटर्न को बदल सकते हैं

AI एजेंट की क्षमताएं वर्तमान चैटबॉट मॉडल से परे हैं, वे बिना किसी मानव हस्तक्षेप के निर्णय लेने में सक्षम हैं। AI मीम कॉइन और ट्रुथ टर्मिनल जैसे बड़े भाषा मॉडल (LLM) के उदय के साथ, AI एजेंट क्रिप्टोक्यूरेंसी क्षेत्र में एक लोकप्रिय विषय बन गए हैं।

ट्रुथ टर्मिनल ने "गोटसेउस मैक्सिमस" (GOAT) नामक एक मीम कॉइन को बढ़ावा देना शुरू किया और तेजी से प्रसिद्धि प्राप्त की। यह मीम कॉइन अंततः 10 अरब डॉलर के बाजार मूल्य तक पहुंच गया, जिसने खुदरा निवेशकों और उद्यम पूंजीपतियों का ध्यान आकर्षित किया।

गूगल DeepMind AI प्रयोगशाला ने जेमिनी 2.0 जारी किया - एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल जो AI एजेंटों को शक्ति प्रदान करेगा।

गूगल के अनुसार, जेमिनी 2.0 ढांचे का उपयोग करके निर्मित एजेंट जटिल कार्यों को पूरा करने में सहायता करने में सक्षम होंगे, जैसे कि वेबसाइटों के बीच समन्वय और तार्किक तर्क।

स्वतंत्र रूप से कार्य करने और तर्क करने में सक्षम AI एजेंट की प्रगति AI को डेटा भ्रांति को पार करने की नींव रखेगी।

AI भ्रांति का उदय गलत डेटा सेट के कारण होता है, और AI पूर्व-प्रशिक्षण पुराने LLM का उपयोग करके नए LLM को प्रशिक्षित करने पर अधिक निर्भर होता जा रहा है, जिससे समय के साथ प्रदर्शन में कमी आती है।

डेटा बाधा और AI का भविष्य

सुत्सकेवर के विचार AI विकास के सामने आने वाली बड़ी चुनौतियों पर प्रकाश डालते हैं: जैसे-जैसे AI मॉडल का आकार बढ़ता है, डेटा की मांग भी बढ़ती है। हालाँकि, वास्तविकता यह है कि उपलब्ध डेटा की मात्रा बढ़ने की गति मॉडल की डेटा मांग की वृद्धि से बहुत पीछे है। यह शोधकर्ताओं को डेटा बाधाओं को पार करने के लिए नए तरीकों की खोज करने के लिए मजबूर करता है।

AI एजेंट, सिंथेटिक डेटा और तर्क समय की गणना, संभवतः AI के भविष्य के विकास की नई दिशा बन सकती है। ये तकनीकें AI मॉडल को विशाल डेटा पर निर्भरता कम करने और उनके तर्क और निर्णय क्षमताओं को बढ़ाने में मदद कर सकती हैं। और AI सुपर इंटेलिजेंस का उदय, यह संकेत देता है कि AI तकनीक एक नए युग में प्रवेश कर सकती है, जो हमारी मौजूदा जीवनशैली और कार्य पैटर्न को पूरी तरह से बदल सकता है।

हालांकि, AI सुपर इंटेलिजेंस का उदय AI नैतिकता और सुरक्षा के बारे में चिंताओं को भी जन्म देता है। AI तकनीक की सुविधाओं का आनंद लेते हुए, AI तकनीक की नियंत्रण और सुरक्षा सुनिश्चित करने का सवाल हमें गंभीरता से विचार करने की आवश्यकता है।